公开(公告)号：CN119400409A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411390687.4

申请日：2024-10-08

Applicant: 东北大学

Inventor： 覃文军 ,  李斌成 ,  潘佳润 ,  张长帅 ,  韩俊涛

IPC: G16H50/30 ,  A61B3/113

Abstract: 本发明属于疲劳检测技术领域，公开了一种疲劳检测方法及装置。进入训练场景，计算获得个体对应的基准分；循环训练至疲劳状态，进行休息；休息后进入测试场景，持续执行检测任务，直到当前轮次分数达到疲劳缓解标准，记录首次疲劳缓解时间点，继续执行检测任务，直到当前轮次分数低于疲劳缓解标准，记录末次疲劳缓解时间点。本发明能够评估受试者从正常状态、疲劳状态、疲劳缓解状态到再度疲劳状态的全过程，帮助受试者清晰了解疲劳变化。同时，系统记录并分析任务分数和疲劳变化数据，评估疲劳恢复效果及其持续时间。本发明提出的评分标准考虑个体差异，确保评估结果的客观性和准确性。

公开(公告)号：CN118115661A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410087149.1

申请日：2024-01-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 覃文军 ,  韩俊涛 ,  孙宇航 ,  张子明 ,  朱辰辰 ,  袁野 ,  李天明

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/80 ,  G06T7/50 ,  G06T5/94 ,  G06T7/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明属于胸腔镜场景重建技术领域，涉及一种胸腔镜手术真实场景三维重建方法。本发明在肺部胸腔镜影像数据预处理上加入了去反光，并实现了反光恢复，避免了因图像有高亮部分不能完成高亮信息的重建等问题，在采集到的肺部胸腔镜影像数据集上进行了实验，得到了较好的效果。本发明在深度估计网络中创新性的加入VIT网络辅助进行图像特征的提取，重新构成encoder，实现了对肺部胸腔镜RGB图像精确的深度估计。本发明在加入VIT网络后，在SCARED公开数据集上进行了验证，各项评估标准都有了一定的提升。此外，新的网络模型也适用于各种人体腔RGB数据集的深度估计，有较好的泛化性。